Архитектуры ИИ агентов для рассуждений и планирования: обзор

Рассмотрены одно- и многоагентные архитектуры ИИ, их преимущества и ограничения.
Ключевые компоненты агентов: персона, роль, набор инструментов.
Методы улучшения рассуждения и планирования: ReAct, RAISE, Reflexion, AutoGPT+P, LATS.
Параллельное выполнение задач в многоагентных системах.
Рассмотрены проблемы групповых бесед и обмена информацией между агентами.
Влияние ролей и динамических команд агентов.
Ограничения: сложность логики, галлюцинации, локальные минимумы.
Актуальные задачи: всесторонние оценки, применимость, смягчение предубеждений.

Интересный обзор архитектур по работе с мультиагентными системами.

#AgentArchitectures #ReinforcementLearning #MultiAgentSystems